この記事の要点
- 債権AIは、どの債権から回収に動くべきかという「回収優先度」を、確率と確信度つきで判断します。
- 担当者は、期日の古い順に督促する進め方から、回収の見込みを見て動く順番を決める進め方に変わります。
- 手元のCSV（表計算ソフトで扱える形式のデータ）から始め、3〜8週のPoC（本格導入の前に効果を確認する試行）で回収率などの指標を測ります。
債権AIは、数多くの未回収の債権のうち、どれから回収に動くべきかをAIが判断し、担当者の動く順番を提案するしくみです。クラスフォックスが設計した Vertical Decision AI SaaS の一つで、法務部門や債権管理の責任者、弁護士事務所の事務責任者の判断を支えます。本記事では、回収業務で起きていること、AIが判断すること、導入後の1日、任せる範囲の決め方、小さく始める手順を順に紹介します。
債権回収の優先順位で起きていること
多くの回収業務では、担当者が期日の古い順に債権を並べ、上から順に督促を進めます。基準が明快で、担当者の間で説明しやすい進め方です。
一方で、期日の古さと回収のしやすさは、必ずしも一致しません。古い債権でも、相手が連絡に応じず、回収の見込みが薄いものがあります。反対に、期日を過ぎて間もない債権でも、早い段階で連絡すれば解決するものがあります。
担当者の時間は限られています。見込みの薄い債権に手間をかけ続けると、いま動けば回収できる債権への対応が後回しになります。時間がたつほど回収が難しくなる債権ほど、早く動く必要があります。
どの債権から動くかは、これまで担当者の経験と勘に頼りがちでした。担当者が交代すると、判断の根拠も一緒に失われてしまう点も課題です。
債権AIが判断すること
AIが判断するのは「回収優先度」です。判断のパターンでいえば「優先順位づけ（何を優先するか）」にあたり、多くの債権の中から、いま動くべきものを順に並べる判断です。
AIは、債権の金額、期日からの経過、これまでの連絡と支払いの履歴、相手との取引の経緯などを手がかりに判断します。Decision AI は文章を生成するのではなく、決めた型どおりの答えを確率と確信度つきで返します。この業務では、次の3つの型で答えを返します。
| 答えの型 | この業務での問い |
|---|---|
| はい／いいえ | この債権は、今週のうちに連絡すべきか |
| どれを選ぶか | 電話、書面、面談のうち、どの方法で連絡するか |
| どの程度か | 各債権の回収の見込みと、動く優先度 |
答えが型で返ってくるため、そのまま担当者ごとの対応リストにつなげられます。人が一から順番を考えるのではなく、AIが並べた候補を担当者が確認して決める流れに変わります。なお、法的措置に進むかどうかのような最終判断は、人の承認を前提に設計します。
導入後の回収担当の1日
たとえば、取引先が多く、未回収の債権が常に数多くある法務部門を考えてみます。
朝、回収担当者は画面で、今週動くべき債権の一覧を確認します。債権は優先度の高い順に並び、「早めに連絡すれば回収しやすい」「金額が大きく、早く上長に相談したい」といった理由と確信度が付いています。担当者は上から順に目を通し、その日に対応するものを選びます。
日中、担当者は一覧に沿って連絡を進めます。AIが提案した連絡方法を参考にしながら、相手の事情を聞き取り、結果を記録します。記録された結果は、次の判断の材料として使われます。
夕方、責任者はその週の対応状況を確認します。優先度の高い債権にどれだけ手が回ったか、見込みが外れた債権はどれかを振り返り、翌週の進め方を相談します。順番の判断が個人の勘から、チームで見直せる根拠に変わります。
AIに任せる範囲をどう決めるか
AIの答えには確信度が付きます。この確信度で、どこまでをAIに任せ、どこからを人が判断するかを定めます。
- 確信度95%以上：支払期日の案内など、定型の連絡で足りる債権です。自動で対応リストに入れます。
- 確信度70〜95%：連絡方法の選択や、優先度の上げ下げが必要な債権です。担当者が確認してから決めます。
- 確信度70%未満：事情が複雑な債権や、過去の履歴が少ない債権です。上長や弁護士などの専門家が判断します。
この閾（しきい）値は最初から固定せず、PoCで検証して定めます。はじめはすべての案を担当者が確認し、AIの答えと人の判断がどの程度一致するかを見てから、任せる範囲を広げていくのが安全です。
小さく始める手順
現在使っている債権管理の仕組みは入れ替えません。AIは既存のシステムの上にのる「判断レイヤー」として入り、まずは手元のCSVから始められます。
- 債権の一覧、督促の履歴、入金の履歴をCSVで書き出します。対象は、特定の取引先群や特定の期間などに絞ります。
- AIの優先度と、担当者の判断を机上で比較します。この段階では、実際の督促の順番は変えません。
- 両者が一致した範囲から、実際の対応に使い、指標の変化を確認します。
PoCの期間は3〜8週が目安です。期間中は、次の5つの指標を測ります。
- 回収率
- 回収までの日数
- 担当者1人あたりの対応件数
- 優先度の予測と実際の結果の一致度
- 長く滞留する債権の件数
目標とする値は、PoCの前に現状を測ってから、担当者と一緒に定めます。業務の判断を一つずつAIに任せていくことが、AX（AIトランスフォーメーション）の現実的な一歩です。クラスフォックスの Vertical AI SaaS は、初期費用0円・月額10万円（税別）から、1業務単位で始められます。
法務の判断を支えるほかのAI
法務の現場には、回収のほかにも、くり返される判断があります。たとえば、定型の秘密保持契約を確認する「NDA AI」や、訴訟に使う資料を整理する「訴訟資料AI」などです。どの判断から始めるかは、担当者が迷う時間の長い業務から選ぶのが近道です。
よくある質問
いま使っている債権管理の仕組みは入れ替える必要がありますか
入れ替える必要はありません。AIは既存のシステムの上にのる判断レイヤーとして入り、まずは書き出したCSVで始められます。
どのようなデータが必要ですか
債権の一覧、督促の履歴、入金の履歴が基本です。まずは手元にある範囲で始め、PoCの中で不足するデータを確認します。
どのくらいの期間で試せますか
PoCは3〜8週が目安です。週ごとに結果を確認しながら、進め方と任せる範囲を一緒に検討します。
トップ画像の写真：Photo by Kelly Sikkema on Unsplash
本記事で紹介する活用シーンは、クラスフォックスが設計した活用構想です。効果は、貴社のデータを使ったPoCで確かめます。
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